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    深度学习 输入层 更多内容
  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 输入

    输入 读取DLI表 读取数据 读取模型 从OBS读取 CS V数据 从OBS读取模型 读取parquet数据 读取文本数据 读CSV文件 父主题: 输入输出

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  • 基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型

    基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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  • 音频输入模块示例-输入

    音频输入模块示例-输入 音频输入模块示例如下所示: #! /usr/bin/python3.7 import hilens import wave def run(): # 构造本地音频文件采集器并将解码后数据保存到wav文件 cap = hilens.Aud

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  • 执行作业

    参数描述 XGBoost 学习率 控制权重更新的幅度,以及训练的速度和精度。取值范围为0~1的小数。 树数量 定义XGBoost算法中决策树的数量,一个样本的预测值是多棵树预测值的加权和。取值范围为1~50的整数。 树深度 定义每棵决策树的深度,根节点为第一。取值范围为1~10的整数。

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  • 迁移学习

    迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想,而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候,可以使用特征迁移功能,将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前,请先完成如下操作: 将源数据集和目标数据集导入系统,详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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  • 学习项目

    可见范围内的学员在学员端可看见此项目并可以进行学习学习数据可在学习项目列表【数据】-【自学记录】查看。 学习设置: 防作弊设置项可以单个项目进行单独设置,不再根据平台统一设置进行控制。 文档学习按浏览时长计算,时长最大计为:每页浏览时长*文档页数;文档学习按浏览页数计算,不计入学习时长。 更多设置:添加协同人

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  • 欠拟合的解决方法有哪些?

    调整参数和超参数。 神经网络中:学习率、学习衰减率、隐藏层数、隐藏的单元数、Adam优化算法中的β1和β2参数、batch_size数值等。 其他算法中:随机森林的树数量,k-means中的cluster数,正则化参数λ等。 增加训练数据作用不大。 欠拟合一般是因为模型的学习能力不足,一味地增加数据,训练效果并不明显。

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  • 输入算子

    输入算子 CSV文件输入 固定宽度文件输入输入 HBase输入 HTML输入 Hive输入 Spark输入 父主题: 算子帮助

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  • 表输入

    输入 概述 “表输入”算子,将关系型数据库表的指定列按顺序转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 输入字段 配置关系型数据库输入字段的相关信息: 位置:配置输入字段的位置。 字段名:配置输入字段名。

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  • HTML输入

    HTML输入 概述 “HTML输入”算子,导入有规则的HTML文件,并将HTML文件中的元素转换成输入字段。 输入与输出 输入:HTML文件 输出:多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 父标签 所有字段的上层HTML标签,用于限定搜索范围 string

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  • Hive输入

    Hive输入 概述 “Hive输入”算子,将Hive表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:Hive表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Hive数据库 Hive的数据库名称。 String 否 default Hive表名

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  • Spark输入

    Spark输入 概述 “Spark输入”算子,将SparkSQL表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:SparkSQL表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 Spark数据库 SparkSQL的数据库名称。 String

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  • 输入参数

    该资产实例的下一子资产中,符合指定资产模型的那一些子资产的属性,此时入参对应的属性是个数组,如下图示例。 参数限制 同一个“分析任务”中不能有名称相同的参数。 当参数类型为”引用子资产属性“时,要求对应的资产实例下面,必须有至少一个匹配的子资产。 聚合计算的输入参数所引用的属性不能直接或间接来源于聚合计算。

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  • 示例-输入

    示例-输入 输入模块示例如下所示: 在调用视频采集器接口时,此处示例是以固件版本大于等于1.0.7时调用视频采集器接口为例,调用接口支持设置视频大小,即支持调用接口hilens.VideoCapture(camera, width, height)时设置视频大小参数“width”和“height”。

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  • HBase输入

    HBase输入 概述 “HBase输入”算子,将HBase表的指定列转换成同等数量的输入字段。 输入与输出 输入:HBase表列 输出:字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 HBase表类型 配置HBase表类型,可选项为normal(普通表)和phoenix表。

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  • HTML输入

    HTML输入 概述 “HTML输入”算子,导入有规则的HTML文件,并将HTML文件中的元素转换成输入字段。 输入与输出 输入:HTML文件 输出:多个字段 参数说明 表1 算子参数说明 参数 含义 类型 是否必填 默认值 父标签 所有字段的上层HTML标签,用于限定搜索范围 string

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  • 功能介绍

    支持训练过程多个GPU运行指标监控 支持在线模型评估,在不进行模型发布的前提下直接查看模型解译的效果,支持上传文件、WMTS和WMS图进行模型评估。 集成主流深度学习框架,包括PyTorch,TensorFlow,Jittor,PaddlePaddle等,内置经典网络结构并支持用户自定义上

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  • 输入变量

    输入变量 输入变量可以理解为模块的参数,通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量,我们可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值,CLI 选项,环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定,输入变量通常在名为 variables.tf

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  • 输入变量

    输入变量 输入变量可以理解为模块的参数,通过关键字 "variable" 进行声明。通过定义输入变量,您可以无需变更模块的源代码就能灵活修改配置。输入变量的值可以使用默认值,CLI 选项,环境变量等方式来设置。 定义输入变量 按照约定,输入变量通常在名为 variables.tf

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